Le boom de l’intelligence artificielle générative a permis la création d’une startup toutes les minutes, témoignant de l’engouement considérable autour de cette technologie. Cependant, à mesure que cette période intense semble se calmer, deux modèles d’affaires autrefois très en vogue apparaissent aujourd’hui comme des leçons d’avertissement : les enveloppes de modèles de langage (LLM wrappers) et les agrégateurs d’IA. Darren Mowry, à la tête de l’organisation mondiale des startups chez Google, notamment dans les divisions Cloud, DeepMind et Alphabet, tire la sonnette d’alarme en déclarant que ces startups ont leur “voyant d’alarme” allumé.
Les LLM wrappers consistent en des entreprises qui enveloppent des modèles de langage existants, tels que Claude, GPT ou Gemini, avec une couche de produit ou d’interface utilisateur pour répondre à un problème précis. Par exemple, une startup utilisant l’IA pour aider les étudiants à étudier. Mowry explique que si ces entreprises comptent uniquement sur le modèle en arrière-plan pour faire tout le travail, en proposant une sorte de solution en marque blanche, elles ne répondent plus aux attentes de l’industrie, qui se montre aujourd’hui beaucoup plus exigeante. Il insiste sur le fait que la simple revente d’un modèle, avec peu ou pas de propriété intellectuelle différenciée, ne suffira plus pour se démarquer et éventuellement prospérer.
“Vous devez disposer de fossés importants, horizontaux ou verticaux, pour progresser et grandir”, indique Mowry, en insistant sur la nécessité de différencier substantiellement son offre pour assurer sa pérennité.
Parmi les exemples de véritables obstacles, on retrouve Cursor, une assistant de codage basé sur GPT, ou Harvey AI, un assistant juridique alimenté par l’IA. La tendance montre qu’il ne suffit plus de simply ajouter une interface graphique à un GPT pour attirer des utilisateurs, comme cela pouvait peut-être fonctionner en 2024 avec le lancement de ChatGPT Store par OpenAI. Désormais, la tâche essentielle pour les startups est de construire une valeur produit durable et authentique, autrement dit une différenciation qui leur permette de se positionner solidement sur le marché.
Les agrégateurs d’IA, qui regroupent plusieurs modèles de langage dans une seule plateforme pour répondre aux requêtes en redirigeant vers différents modèles, sont également en difficulté. Ces startups, comme Perplexity ou OpenRouter, offrent une couche d’orchestration avec des outils de monitoring, de gouvernance ou d’évaluation. Pourtant, Mowry met en garde : “Restez en dehors du business des agrégateurs”. La croissance dans ce domaine a ralenti car les utilisateurs souhaitent désormais une propriété intellectuelle intégrée, assurant une sélection optimale des modèles selon leurs besoins, plutôt que la simple gestion technique de plusieurs modèles.
“Les agrégateurs ne voient que peu de croissance maintenant, car les utilisateurs veulent de la valeur ajoutée plutôt qu’une gestion technique simple”, souligne Mowry.
Ayant une vaste expérience dans l’univers du cloud, notamment chez AWS, Microsoft et désormais chez Google Cloud, Mowry compare cette situation à celle de la fin des années 2000, lorsque de nombreuses startups se contentaient de revendre l’infrastructure AWS sous prétexte d’offrir des outils facilités. Lorsqu’Amazon a intégré ses propres solutions d’entreprise et que les clients ont appris à gérer directement le cloud, ces intermédiaires ont été fortement désavantagés, ne survivant souvent que ceux qui apportaient une réelle valeur ajoutée, comme la sécurité ou la migration. Aujourd’hui, les agrégateurs d’IA vivent une situation similaire, confrontés à l’expansion des fonctionnalités enterprise par les fournisseurs de modèles, ce qui limite leurs marges et leur potentiel de croissance.
Malgré ce contexte difficile, Mowry affiche une certaine optimisme, notamment pour le développement des plateformes de développement et des outils destinés aux créateurs, qui ont connu une année record en 2025. Il cite des exemples comme Replit, Lovable ou Cursor, tous clients de Google Cloud, qui ont obtenu d’importants investissements et une traction notable. Il prévoit également un essor des technologies destinées directement aux consommateurs, telles que l’outil de génération vidéo par IA de Google, Veo, destiné à des étudiants en cinéma ou en télévision. Par ailleurs, il estime que les secteurs de la biotech et de la tech climatique sont en pleine croissance, avec des investissements considérables dans ces industries où les données accessibles permettent de créer une réelle valeur, jusque-là impensable.
